...
Hoe beter we de fenotypische superioriteit kunnen uitdrukken en hoe hoger de herhaalbaarheid is, des te beter zouden we de fokwaarde moeten kunnen schatten. Dit is inderdaad het geval. Herhaalde metingen zorgen voor een betere schatting van de regressie coëfficiënt. In het geval van een enkele meting is de regressie coëfficiënt gelijk aan h2, maar als er meerdere metingen zijn verandert dit in:
| Paneel | ||
|---|---|---|
| ||
b massa selectie, herhaalde metingen = nh2 / 1+r(n-1) |
Waarbij n het aantal herhaalde metingen is, r is de correlatie tussen de opeenvolgende metingen: de herhaalbaarheid. Als de herhaalbaarheid 0,5 is en we hebben 2 metingen, dan neemt de regressie coëfficiënt toe van h2 tot 2h2 / 1,5 = 1,33 h2. De waarde van herhaalde waarnemingen hangt af van de herhaalbaarheid en het aantal metingen dat beschikbaar is. Hoe lager te herhaalbaarheid, des te meer zijn de herhaalde waarnemingen beïnvloed door verschillende omgevingsinvloeden en des te meer toegevoegde waarde krijgt het om meerdere metingen te hebben en de fokwaarde opnieuw te schatten als nieuwe waarnemingen van de eigen prestatie beschikbaar zijn.
Dus:
Herhaalbaarheid is de correlatie tussen opeenvolgende metingen: hoe meer ze op elkaar lijken, des te hoger is de herhaalbaarheid (max = 1). Herhaalde waarneming van de eigen prestatie heeft een toegevoegde waarde voor de regressie coëfficiënt. Hoe lager de herhaalbaarheid, des te hoger is de toegevoegde waarde van herhaalde waarnemingen.